人工智能
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图片输入的成本不只由文件大小决定，还受模型细节档位、有效分辨率和长图切分方式影响。本文用一套可复核的输入策略，判断何时用低细节、何时保留高分辨率，以及长图如何切成可验收的局部图片。152 收藏
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把供应商手册、网页或用户上传文件接入 RAG 后，风险不只在回答是否跑题：检索片段里的恶意指令可能诱导模型越过原本任务。防护的重点不是相信一条更强硬的角色提示，而是把资料来源标成不可信、把工具能力做成固定的结构化边界，并为高影响动作设置确认与可追溯记录。149 收藏
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RAG 应用里，回答看似有引用却指错段落，往往不是模型单独出错，而是切块编号、索引元数据和原文版本没有保持同一条链路。本文用文档快照、chunk_id 和回答后验校验，搭一套可定位、可回归的引用验收方法。148 收藏
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Google 安全团队近期讨论了智能体让攻击自动化后，红队工作如何变化。本文按攻击路径、验证阶段和治理边界拆开这条新闻，给开发与安全团队一份可落地的观察清单。144 收藏
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AI Agent 执行长任务时，真正难的是中途失败后从哪里继续。本文围绕 checkpoint、恢复点和幂等回放，拆解状态保存、重启恢复、重复执行与回归验收的工程边界。132 收藏
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RAG 系统把 Markdown 表格按换行或固定字符数切开后，检索结果常常只剩半行字段，模型看似答对却无法说明数据关系。本文用 Markdown AST 识别表格边界、保留表头与行上下文，再用可验收的切片结果接入向量索引。121 收藏
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AI API 上线评审不能只看请求是否成功，还要画清输入、平台短期状态、回调结果和删除动作。本文用一个后台响应场景拆解客户数据与短期保留的边界，给出可落地的合规核对清单。115 收藏
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夜间给历史工单打标签、批量生成摘要这类不需要即时返回的工作，不该和在线请求抢同一条队列。本文用一份最小 JSONL 任务说明如何提交异步批次、查看状态、按 custom_id 对齐结果与业务记录，并处理输出文件和错误文件，避免把“批量完成”误当成“每一条都成功”。113 收藏
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AI 图片里出现多余文字，通常不是把否定词堆得更多就能解决。本文从画面目的、文字约束、分步修改和交付验收四个环节，给出一套可复用的排查方法。113 收藏
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RAG 知识库更新后仍返回旧答案，通常不是模型突然失忆，而是旧分片仍能被召回。本文用文档版本、元数据过滤和固定问题集建立一条可验收的更新流程，覆盖发布、回滚和灰度边界。104 收藏
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MCP 客户端拿到 resources/read 的空结果时，问题通常不在模型，而在 URI 没有按原值传递、内容类型判断错误或把资源列表缓存成了永久数据。本文按一次可复现的排查顺序，拆开 URI、contents、文本与二进制资源，以及缓存失效边界。104 收藏
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MCP Elicitation 让服务器可以在工具调用过程中向用户请求缺失信息，但客户端必须处理接受、拒绝和取消三种结果。本文用一个日期范围查询示例，说明如何设计请求、校验结构化数据并安全收口。103 收藏